SparkR不能解释求解器规范"l-bfgs",这使我相信当我指定"auto"时,SparkR只是假定"normal“,然后使用LS法方程解析地估计模型系数。用随机梯度下降和L-BFGS拟合GLM在SparkR中是不可用的,还是我写错了下面的评估?m <- SparkR::glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = df, solver = "l-bfgs") 在Spark中有很多...
思想:二分查找又叫做折半查找,它的基本思想是将n个元素分成大致相等的两份,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法终止;如果xa[n/2],则只要在数组a的右半部分搜索x。 如题:使用二分查找找数组{1,5,2,4,7,8,9,10,15,20}中15的位置。 public static void main(String[...
2.5 L-BFGS(限制内存BFGS)算法 在BFGS算法中,仍然有缺陷,比如当优化问题规模很大时,矩阵的存储和计算将变得不可行。为了解决这个问题,就有了L-BFGS算法。...L-BFGS即Limited-memory BFGS。 L-BFGS的基本思想是只保存最近的m次迭代信息,从而大大减少数据的存